- Methode des steilsten Abstiegs
- Methode f des steilsten Abstiegs method of steepest descent (Optimierung)
Deutsch-Englisch Wörterbuch der Elektrotechnik und Elektronik. 2013.
Methode des steilsten Abstiegs
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Methode der konjugierten Gradienten — Ein Vergleich des einfachen Gradientenverfahren mit optimaler Schrittlänge (in grün) mit dem CG Verfahren (in rot) für die Minimierung der quadratischen Form eines gegebenen linearen Gleichungssystems. CG konvergiert nach 2 Schritten, die Größe… … Deutsch Wikipedia
Delta-Regel — Der LMS Algorithmus (Least Mean Squares Algorithmus) ist ein Algorithmus zur Approximation der Lösung des Least Mean Squares Problems, das z. B. in der digitalen Signalverarbeitung vorkommt. In der Neuroinformatik ist der Algorithmus vor allem… … Deutsch Wikipedia
Deltaregel — Der LMS Algorithmus (Least Mean Squares Algorithmus) ist ein Algorithmus zur Approximation der Lösung des Least Mean Squares Problems, das z. B. in der digitalen Signalverarbeitung vorkommt. In der Neuroinformatik ist der Algorithmus vor allem… … Deutsch Wikipedia
LMS-Algorithmus — Der LMS Algorithmus (Least Mean Squares Algorithmus) ist ein Algorithmus zur Approximation der Lösung des Least Mean Squares Problems, das zum Beispiel in der digitalen Signalverarbeitung vorkommt. In der Neuroinformatik ist der Algorithmus vor… … Deutsch Wikipedia
Least Mean Squares — Der LMS Algorithmus (Least Mean Squares Algorithmus) ist ein Algorithmus zur Approximation der Lösung des Least Mean Squares Problems, das z. B. in der digitalen Signalverarbeitung vorkommt. In der Neuroinformatik ist der Algorithmus vor allem… … Deutsch Wikipedia
Widrow-Hoff-Regel — Der LMS Algorithmus (Least Mean Squares Algorithmus) ist ein Algorithmus zur Approximation der Lösung des Least Mean Squares Problems, das z. B. in der digitalen Signalverarbeitung vorkommt. In der Neuroinformatik ist der Algorithmus vor allem… … Deutsch Wikipedia
Gradientenverfahren — Das Verfahren des steilsten Abstiegs, auch Gradientenverfahren genannt, ist ein Verfahren, das in der Numerik eingesetzt wird, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen. Dabei geht man (am Beispiel eines Minimierungsproblemes) von einem… … Deutsch Wikipedia
Verfahren der konjugierten Gradienten — Ein Vergleich des einfachen Gradientenverfahren mit optimaler Schrittlänge (in grün) mit dem CG Verfahren (in rot) für die Minimierung der quadratischen Form eines gegebenen linearen Gleichungssystems. CG konvergiert nach 2 Schritten, die Größe… … Deutsch Wikipedia
CG-Verfahren — Ein Vergleich des einfachen Gradientenverfahren mit optimaler Schrittlänge (in grün) mit dem CG Verfahren (in rot) für die Minimierung der quadratischen Form eines gegebenen linearen Gleichungssystems. CG konvergiert nach 2 Schritten, die Größe… … Deutsch Wikipedia
Kkt — Die Konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung. Es ist eine bestimmte Größe zu minimieren, die sogenannte Zielfunktion, welche von einem Parameter, welcher mit x bezeichnet wird, abhängt. Außerdem sind bestimmte… … Deutsch Wikipedia
Kuhn-Tucker-Bedingungen — Die Konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung. Es ist eine bestimmte Größe zu minimieren, die sogenannte Zielfunktion, welche von einem Parameter, welcher mit x bezeichnet wird, abhängt. Außerdem sind bestimmte… … Deutsch Wikipedia
